在胡志明市，衛(wèi)星圖像的計算機分析忽視了一些城市地區(qū)。為了把他們也包含在內，我們不能只“仰望星空”，還需“腳踏實地”。

胡志明市郊區(qū)的鳥瞰圖

　　測繪一座城市的建筑物可能看起來像是一個簡單的任務，通過設置一臺計算機讀取衛(wèi)星照片就可以輕松實現(xiàn)自動化測繪。由于靜止不動的建筑物在空曠的地面上很是明顯，所以它們可以被環(huán)繞在地球周圍的的人造衛(wèi)星記錄下來。然后，計算機可以“讀取”這些衛(wèi)星照片，這些照片就像我們日常拍的照片一樣是像素化圖像，只是它們攜帶了更多從各種表面反射的光波的信息。這些信息可以幫助確定建筑材料的種類，甚至可以確定圖像中出現(xiàn)的植物種類。其他的模型也與可預測的對象相匹配，如道路的筆直或河流的彎曲。

　　然而事實比這更加復雜。當三個不同的研究小組（包括我在南加利福尼亞大學的研究小組）處理那些幾乎相同的2000年代胡志明市快速城市化的圖像時，我們得到了完全不同的結果。所有三個小組都對市中心的位置的確定達成了一致，但我們卻都使用了不同的方法來測繪城市周邊地區(qū)。在那些周邊地區(qū)，全球南方的大多數(shù)特大城市展現(xiàn)了它們最戲劇性的物質增長。特別是，我們在城市的南部沼澤地區(qū)發(fā)現(xiàn)了更多的非正規(guī)自建住房。

　　這很重要，因為城市規(guī)劃者需要使用測繪來分析城市。他們要確定人口居住的地方，并根據這些信息制定公共服務和投資計劃。如果定居點沒有被繪制出來，它們在政府眼中就是不存在的。更糟糕的是，我觀察到的那些生活在低質量、自建住房中的人，那些在外圍地區(qū)居住的人，已經被更加邊緣化了：他們往往是低收入人群和移居此地的外地人。他們也更多地定居于那些如洪水和泥石流等自然災害頻發(fā)的地質脆弱地區(qū)。不可否認，衛(wèi)星圖像對于城市規(guī)劃確實是有用的，但僅僅依靠它們所提供的信息，而去不核實真實的情況，就會傷害到世界上最脆弱的那群人。

　　技術對不平等的社會結構的影響終于得到了一些急需的關注。當智慧城市的政府依靠計算機算法來加速工作時，他們也可能會將一些無意的偏見嵌入市政運作中，從而導致種族偏見的刑事判決、信息搜索和資金獲取等情況。

　　造成這種嵌入的偏見的原因之一是，代碼是由人創(chuàng)造的，而人們往往又是根據自己知識框架中的假設和關于社會是如何運作和組織的經驗來編寫代碼的。隨著設計者了解到其帶來的不公正和錯誤的結果時，克服這些問題的一個策略就是讓他們擁有更多不同的經驗和世界觀來編寫代碼。另一個策略是建立一個更加透明和民主的糾正和改進程序。

　　與刑事司法或監(jiān)督相比，城市規(guī)劃中的算法公平受到的關注度較低。但土地使用和城市基礎設施的風險是很高的。在人類歷史上，大多數(shù)人是第一次居住在城市之中。造成這一歷史性轉變的原因是因為全球南方的快速城市化，而這主要是由農民工的大量涌入帶來的。盡管他們來到資源較少的城市，但這些新的城市居民通過提供大量低成本勞動力，幫助推動了城市經濟的發(fā)展。與此同時，反移民情緒也引起了人們對于他們在城市中生活的權利越來越大的爭議，這迫使新移民在岌岌可危的情況下勉強維持生計。

　　在胡志明市，三分之一的就業(yè)機會都在非正規(guī)部門。統(tǒng)計這些人的傳統(tǒng)方法，例如普查問卷和實地調查，往往管理成本高，而且很快就過時了，因為通常每10年才收集一次。此外，這些方法通常不包括那些可能發(fā)生在官方城市邊界之外的新城市化。當他們生活在監(jiān)管機構及其文件流程之外時，統(tǒng)計這些新的城市移民和他們的非正規(guī)生計就變得十分困難。他們的定居點的位置和模式往往是沒有規(guī)劃的。因此，一些最貧窮的居民往往生活在沒有公共下水道、排水溝、固體廢物回收站和其他基礎設施系統(tǒng)的危險地區(qū)。

　　像衛(wèi)星圖像這樣的新技術則為這一盲點提供了一種有希望的補救措施。衛(wèi)星圖像的分辨率各不相同，但總體而言，這些年來有所增加。在20世紀90年代，一個典型圖像的單個像素可能代表了約30平方米的土地面積。到2000年，像素已經達到10米或更少，而現(xiàn)在0.5米（1.5英尺）的分辨率也都是可能的?，F(xiàn)在的圖像還包含了更多的數(shù)據，使人們可以識別建筑物高度，植物種類和其他環(huán)境細節(jié)。最重要的是，衛(wèi)星不斷環(huán)繞地球運行，收集一致、可靠和低成本的數(shù)據。通過遠程從機器收集信息，可以更廣泛地覆蓋城市地區(qū)，而一致的收集可以更好地確定基準和檢測變化。現(xiàn)在的我們比以往任何時候都能更清楚地了解到較大城市地區(qū)的變化。

　　對于城市規(guī)劃者來說，最大的瓶頸就是如何處理這些數(shù)據。盡管我們在操縱和解釋數(shù)據方面取得了進展，但我們的模型有可能與實際情況脫節(jié)。研究人員主要是坐在辦公室進行這項計算研究，最終對他們在數(shù)據中看到的情況做出假設。

　　一個常見的假設是，那些有光澤、干燥的東西都是城市的。也就是說，城市空間是指那些使用混凝土等農村地區(qū)所沒有的建筑材料的空間。從衛(wèi)星圖像上看，城市空間也被假設呈現(xiàn)幾何空間模式，如直線道路和連續(xù)的直線建筑。這些假設可能適用于計劃中的正式城市發(fā)展，就像在城市中心一樣。但非正式的城市結構可能會使用有較少光澤、潮濕的材料，如植物材料。這些自建的建筑也可能不排成一條直線，并按一定的間隔排列。

　　為了克服這些問題，我的研究小組對我們的測繪進行了基于實地現(xiàn)場作業(yè)的計算模型的實驗，這種模型通常被稱為地面實驗。我進入了西貢南面的沼澤地，證實了，是的，一張照片中的模糊光點絕對是一座房子。我們修改了一個算法來反映這個現(xiàn)實，允許那些光澤稍暗的東西被歸類為城市，如果該地區(qū)的紋理過于多樣化，不可能是農村植被的話。通過實地調查確定的參數(shù)，我們的結果比用傳統(tǒng)方法所得到的結果多了12%的新城市化土地面積。

　　為了弄清楚為什么我們的結果有所不同，我們在2017年世界銀行會議上與其他兩個研究小組召開了一次小組會議。我們想了解我們的不同結果如何影響城市管理，以及如何相應地調整城市研究的技術。我們發(fā)現(xiàn)，這三組研究之間的差異源于研究人員使用衛(wèi)星圖像的特殊興趣。也就是說，他們取得的成果基本上是由他們開始進行城市數(shù)據分析工作的目標所決定的。

　　我的研究是以國際發(fā)展政策對改善不合格住房的興趣為背景的，尤其側重于對越南的關注。紐約大學小組的研究是衡量世界上100多個城市的城市擴張情況的大型項目的一部分，他們試圖建立標準化的全球城市指標，以提供更全面的世界各區(qū)域歷史圖景。與此同時，世界銀行委托威斯康星大學麥迪遜分校作為其東亞城市化數(shù)據計劃的一部分。威斯康星大學團隊研究的是城市蔓延情況，以評估提供基礎設施的成本是多少。測繪房屋和建筑物似乎是一項簡單易行的任務，但將數(shù)據轉換成信息則取決于項目執(zhí)行機構和資助機構的目標。

　　在胡志明市，基于衛(wèi)星圖像的城市測繪不同的方法和目標產生了不同的結果。

　　上圖顯示了我們的結果在城市邊緣變化的比較。我們三個小組都對城市的中心地區(qū)達成了一致，那里是明確的城市，顏色是黑色的。然而，紫色區(qū)域顯示，只有威斯康星大學的研究人員將該城市的北部大片地區(qū)劃分為城市地區(qū)，因為那里的地質條件比較干燥。紐約大學小組和南加利福尼亞大學小組都對更詳細的區(qū)域進行了分類，我的小組特別強調了在南部較潮濕地區(qū)的較小規(guī)模的開發(fā)，用黃色表示。

　　如果當?shù)卣畠H利用其中一項研究來作出政策決定，那么他們可能會把重點放在城市的不同地區(qū)，以促進公共服務和基礎設施的發(fā)展。如果政府忽視了那些非正規(guī)城市化出現(xiàn)的地區(qū)，特別是那些在易受洪水侵襲的河流附近的低洼地區(qū)，再加之它們沒有災害和恢復規(guī)劃，這些不穩(wěn)定的地區(qū)將面臨更大的風險，更不用說規(guī)劃未來的交通和基礎設施發(fā)展、氣候變化的洪水適應以及災后重建的需求。

　　向城市規(guī)劃人員提供日益復雜和自動化的土地使用數(shù)據的方法，有望減輕地方官員的一些信息差距。但事實上，如果不加以關注，這些計算方法可能會帶來比它們正在取代的手工工作更多的持續(xù)盲點。要解決這些問題，地方政府仍然需要質疑他們所收到的信息。他們不應該把這些數(shù)據視為真實的現(xiàn)實，而應該參與其創(chuàng)造的過程，除了軌道上的衛(wèi)星和世界各地的研究人員所生產的信息，他們還需加入自己對當?shù)氐牧私夂椭R。

　　當然，這需要地方政府做出更多的努力，而這些地方政府一開始往往在時間和資源上都捉襟見肘。他們需要幫助。為了保護所有新的都市人，特別是最脆弱的那群人，將需要技術專家、社區(qū)組織和人類學家之間的更大整合。除了通過復雜數(shù)據模型處理的高分辨率衛(wèi)星圖像外，全球各城市還需要有關實地情況的信息，而這種知識的形成最好來自于實地參與和地面實況調查。唉，這意味著我們不能僅僅從實驗室用遙感圖像來管理城市。但是，當你停下來思考這個問題時，如果你不這樣想，那才是一件怪事。